关联规则在学生成绩分析处理中的应用

学生成绩对学生评价非常重要,为找出影响学生成绩的一些因素间的关联关系,依据数据挖掘关联规则中的FP-growth算法,运用SQL Server 2005中AnalysisServices工具对收集到的学生成绩数据集进行挖掘分析,期望发现影响学生成绩的因素间的联系,将其进行改善并应用于教学实践中,有利于提升教学质量,提高学生成绩.     

关联规则挖掘在学生成绩分析中的应用

将关联规则挖掘算法Apriori应用于学生成绩分析中,挖掘出隐藏的关联规则,从而发现课程之间的关联关系,为今后教务部门的课程设置以及教师的授课提供参考。     

关联规则在特定行业审计数据分析中的应用

随着国民经济的快速发展,在各行业中对社会服务审计工作的质量和效率要求不断提高。传统审计服务工作已无法满足当今社会发展的需求。为了有效地识别违反审计的行为,该文基于关联规则挖掘技术对特定行业审计数据进行分析。以医保欺诈数据为例进行实验,实验结果表明,相较于传统审计分析工作,该方法的效率和准确率都有所提高。     

关联规则在毕业设计成绩分析中的应用

本文利用关联规则及Apriori算法,并运用关联规则算法对毕业设计管理系统产生的报表数据进行挖掘分析,分析教师的某些因素与学生毕设计成绩的关联程度,为学校的教学管理工作提供依据。     

一种时序关联规则改进算法的研究

对海量的时间序列进行处理,挖掘其背后蕴涵的价值信息具有重要的意义。本文结合了时序逻辑和数据挖掘的知识对基于FP_树的时序关联规则展开了研究,并在传统的算法基础上提出了一种改进算法。该方法不用生成大量的频繁模式候选集,从而提高了时序关联规则的挖掘效率。     

关联规则在大学英语成绩分析中的应用

利用关联规则的Apriori算法分析某高校4个学期大学英语的优秀成绩,得到不同学期之间优秀成绩的关联关系:(1)第1学期优秀成绩的学生,大部分成绩下滑,较难保持优秀成绩;(2)大学一年级2个学期成绩都是优秀的学生,在第3、4学期更容易保持优秀的成绩;(3)第2学期的优秀成绩对大学二年级两个学期成绩是否优秀具有重要的影响;(4)第1学期成绩不优秀的学生,能够通过自己的不懈努力获得优秀成绩,并且这部分学生的成绩占了大部分比例。     

关联规则挖掘在学生成绩管理中的应用

数据挖掘给人们提供了一种新的认识数据、理解数据的智能手段,关联规则是数据挖掘的一种重要模式。本文在研究关联规则挖掘技术的基础上,将数据挖掘技术和关联规则算法运用到学生成绩管理中:以某班学生在校成绩为数据源,分析了课程间的影响关系,从而能够发现导致留级、退学的那些课程。     

关联规则Apriori算法在试卷成绩分析中的应用研究

将关联规则Apriori算法应用于试卷成绩分析中.首先对数据进行预处理,然后使用Apriori算法挖掘学生各科目试卷成绩的优良影响关系,最终产生关联规则.用所获得的知识指导学生的学习及今后的工作.     

基于改进FP-树的时序关联规则挖掘的研究

时序关联规则的研究具有重要的现实意义,因而根据传统的FP-树思想,提出了一种基于改进的FP-树的时序关联规则挖掘的方法．根据FP-树的思想,将时间序列中的频繁项映射到树中,以降低频繁时序模式的搜索空间,该算法在挖掘过程中不用生成大量的频繁模式候选集,提高了时序关联规则的挖掘效率．     

应用Apriori算法挖掘学生成绩之间的关联规则

基于C语言编写出通用的Apriori算法程序,通过挖掘出成绩数据库中所有不低于用户给定的最小支持度的成绩频繁项目集,分析成绩之间的关系,得出具体科目之间的联系.     

基于关联规则与聚类分析的课程评价技术

高校在长期的教学活动中积累了大量的课程数据,如何利用数据资源分析课程教学状况,为提高课程教学质量提供决策支持,具有重要的研究价值.本文设计实现了一个基于关联规则与聚类分析的课程评价体系,对课程评价系统进行了功能需求分析,并对课程评价数据进行预处理.采用FP-growth算法对学生课程成绩数据进行关联规则分析,采用K-m...     

关联规则技术在数据挖掘中的应用

数据挖掘技术的诞生,使我们能从大量的数据中提取对决策者有用的信息,20世纪90年代初,R.Agrawal等提出了关联规则挖掘技术.关联规则挖掘是为了发现大量数据中项目集之间感兴趣的相关性信息.经过十余年的发展,关联规则挖掘已经成为数据挖掘技术中较为成熟并很重要的一种方法.文中系统描述了关联规则挖掘所涉及的概念、关联规则挖掘算法和关联规则应用领域等.     

关联规则挖掘在农业产值分析中的应用

简述了数据挖掘技术及其在农业中的应用.针对农业普查数据,分析了数据挖掘系统结构,并详细描述了农业数据的预处理.利用关联规则FP-Tree算法从农业产值的大量相关历史数据中挖掘农作物数据的各种属性与其农业产值之间的关联关系, 为农民及时有效的对农业生产做出规划和调整提供科学依据.     

关联规则技术在高职学生成绩预警中的应用研究

本文通过对数据挖掘中关联规则技术的深入研究,在教务管理数据的基础上,将关联规则技术应用于学生成绩分析中,构建了学生成绩预警模型,建立学籍预警机制,早期发现学生课程成绩不及格,及时进行帮扶,避免学生留级、退学,有效地提高了高职院校的学生管理、教学质量和毕业就业。     

关联规则在DB开发中的应用

随着DB(DataBase)技术的迅速发展和不断完善,许多行业和部门的大量生产、管理及科研信息都采用DB进行存储和管理,如何把关联规则应用到DB开发中具有广阔的前景.     

关联规则在高校科研管理工作中的应用

在高校的科研管理工作中应用关联规则挖掘技术,通过挖掘教师的科研成果数据,可以得到教师科研工作中的潜在信息,辅助决策下一阶段的科研管理工作。     

临床数据中挖掘关联规则算法的选用

对典型的挖掘关联规则的Apfiori算法和FP-growth算法进行比较分析．然后,结合临床数据的特点,建议在临床数据关联规则挖掘中采用FP-growth算法。     

关联规则在营销决策支持系统中的应用

关联规则的研究是近几年研究较多的数据挖掘方法,在数据挖掘的各种方法中应用也最为广泛。在生产性企业的营销决策支持系统中应用关联规则挖掘数据,通过优化原有的算法可以提高算法效率,有效地得出有价值的规则,从而有力地支持了营销管理者的决策。     

关联规则在图书馆的应用分析

介绍了关联规则及其核心算法Apriori算法,利用关联规则技术对成都大学图书馆的信息流进行了相关分析,对学校图书馆的优化建设提出了科学的建议。     

关联规则在高校学位预警中的应用

关联规则挖掘算法能发现大量数据中项集之间相关的关联,运用Apriori算法对计算机科学与技术专业某一届毕业生成绩数据进行挖掘,得到了不能授予学位学生的不及格课程规律,这些规律对低年级学生的学习和在学位预警中具有一定的指导意义。